要评估用于深度学习的数据集质量，首先要评估其**相关性、平衡性和代表性**。数据集必须与您正在解决的问题相一致。例如，如果您正在训练一个模型来检测制造缺陷，那么不相关对象（如办公用品）的图像会增加噪声。检查数据分布是否与真实场景匹配。如果您的数据集仅包含高分辨率图像，但您的应用程序将处理低质量的摄像头输入，则该模型在部署时可能会失败。类平衡也至关重要：如果 95% 的样本是“正常”的，而 5% 是“有缺陷”的，则模型可能默认学习预测“正常”。使用类分布图或统计摘要等指标来识别不平衡。
接下来，检查**数据质量和标签准确性**。噪声、缺失值或错误标记的样本会降低模型性能。例如，在语音识别数据集中，背景噪声或重叠的说话者会混淆模型。检查随机的数据子集以发现问题。对于标记的数据（如对象检测中的边界框），验证注释一致性。如果一个注释者将所有汽车标记为“车辆”，而另一个注释者使用“汽车”，则模型会将它们视为不同的类。诸如注释者间一致性评分或可视化工具（例如，Label Studio）之类的工具可帮助量化标签一致性。此外，检查重复项 - 重复的样本可能会夸大验证指标，而不会提高泛化能力。
最后，评估**数据集的大小和多样性**。深度学习通常需要大型数据集，但质量比数量更重要。一个小的、多样化的数据集可能优于一个大的、重复的数据集。例如，在 10 个人的 10,000 张图像（每人 1,000 张）上训练的面部识别模型不如在 100 个人的 1,000 张图像（每人 10 张）对实际应用更有用。如果缺乏多样性，请使用数据增强或合成数据生成之类的技术。尽早将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，以避免数据泄漏。如果测试集包含与训练数据过于相似的样本（例如，来自视频的连续帧），则性能指标将变得不可靠。诸如用于统计分析的 pandas 或 TensorFlow Data Validation 之类的库可以自动执行此过程的某些部分。